自相关函数的维纳滤波python代码

以下是一个简单的 Python 实现：

import numpy as np

def wiener_filter(signal, kernel, snr):
    # 计算信噪比
    noise_power = np.sum(np.abs(signal - np.mean(signal)) ** 2) / len(signal)
    signal_power = np.sum(np.abs(signal) ** 2) / len(signal)
    snr = 10 ** (snr / 10)
    alpha = noise_power / signal_power / snr

    # 计算频域的信号和卷积核
    signal_fft = np.fft.fft(signal)
    kernel_fft = np.fft.fft(kernel)

    # 计算 Wiener 滤波器的频域表示
    wiener_filter = np.conj(kernel_fft) / (np.abs(kernel_fft) ** 2 + alpha)

    # 使用 Wiener 滤波器进行卷积
    filtered_signal = np.real(np.fft.ifft(signal_fft * wiener_filter))
    return filtered_signal

其中，`signal` 是输入的信号，`kernel` 是卷积核，`snr` 是信噪比（以分贝为单位）。函数返回使用 Wiener 滤波器滤波后的信号。